Ojo con lo que subís a redes: bancos ya usan inteligencia artificial hasta para decidir el límite de tu tarjeta

Además del historial financiero, los bancos acceden a diversas fuentes de información y usan inteligencia artificial para delinear el perfil de clientes

La inteligencia artificial es una de las puntas de lanza de la transformación digital. Su potencialidad para resolver, de manera eficiente y veloz, tareas repetitivas y de escaso valor ofrece a las empresas la posibilidad de reservar personal para tareas más "creativas" y críticas.

La banca, tanto tradicional como digital, también encontró en esta tecnología no sólo una aliada para responder la atención al usuario a través de chatbots, sino también para dar resolución una etapa clave de su negocio.

Se trata del onboarding, como se denomina en la jerga al alta del cliente, en la que el sistema puede comprobar si los datos aportados son reales.

Pero también se implementa en el scoring. Es decir, la calificación crediticia, una fase en la que "tradicionalmente" un agente se encargaba de revisar documentación (recibos de sueldo, historial financiero, etcétera) para determinar si una persona podía acceder a un préstamo o tarjeta de crédito y a qué montos.

Si bien esta tecnología es utilizada por las fintech debido a que sus servicios se ofrecen (casi) sin intervención humana, al menos el 80% del mercado bancario "tradicional" ya está aprovechando algunas de las bondades de la inteligencia artificial.

Más que un "Veraz"

El proceso de calificación crediticia tiene un único insumo: la información. Obviamente, a mayor cantidad de datos, el perfil crediticio de un cliente se define de manera más precisa, lo que resulta vital para determinar su riesgo y, en consecuencia, los montos para un préstamo o el límite de su tarjeta.

En la actualidad, los bancos no sólo utilizan los servicios de un buró de información financiera (donde la marca "Veraz" se convirtió en un genérico), sino que apelan a todo lo que "sabe" Internet acerca de esa persona.

"Desarrollamos un motor sobre el cual, en base a una cantidad controlada de variables, se construyó un modelo de Behavioral Scoring, que nos permite aplicar inteligencia artificial para la evaluación crediticia", señala Adrián Mastronardi, CTO de la fintech Wenance.

"También sumamos variables de comportamiento según el canal de ingreso del usuario, como redes sociales, buscadores, email marketing, entre otras. Esto logra un nivel de discriminación adecuado, predice el riesgo en relación a la mora y ajusta la oferta de producto para cada individuo", agrega Mariela Sandroni, directora de Marketing de la firma.

Sin embargo, estas técnicas no se reducen a las fintech: los bancos tradicionales ya las están implementando.

BeSmart, una empresa que ofrece soluciones de software al 80% del mercado, afirma que además de los datos tradicionales (como voluntad y capacidad de pago, cantidad de ingresos y estabilidad laboral), las entidades utilizan millones de datos para construir una "radiografía" más exhaustiva de sus clientes, a saber:

• - Cuánto compra: cantidad de veces, ticket promedio, gasto máximo.
  
• - ¿Cuándo?: horarios, días de la semana, meses.
  
• - ¿Qué?: rubros, productos, high-end o low-end.
  
• - ¿Dónde?: zona, canal (presencial, web o móvil).
  
• - Datos actitudinales: la fidelidad a las marcas, reclamos, comentarios en las redes, preferencias, afinidades, etc.
  

"A diferencia de los métodos convencionales, donde típicamente intervienen 20 o 30 variables, las nuevas técnicas de machine learning permiten construir modelos con miles de variables", explica Adolfo Kvitca, director de BeSmart.

Toda esta matriz de información no sólo es utilizada por las fintech, sino que los principales bancos de la Argentina lentamente están implementando innovaciones para mejorar el perfil crediticio de sus clientes.

"Todas las entidades estamos recurriendo a estas nuevas tecnologías y aplicadándolas en distintos ejes, como resolución de reclamos, análisis de riesgo, tendencias de consumo y fraudes", remarca Milagros Medrano, gerente de Relaciones Institucionales del Macro.

En el Banco Ciudad también trabajan en esta tecnología y están sumando nuevos datos para brindar servicios "a medida" de cada persona.

"En tanto evolucionemos en Inteligencia Artificial, lograremos identificar al cliente para considerar variables que permitan realizar un scoring y personalizar la oferta. Y contemplar su actividad en redes sociales y otros sitios, para enriquecer el perfil y mejorar nuestra propuesta", remarca la ejecutiva.